In quello che è diventato un ritornello familiare quando si parla di tecnologie abilitate all’intelligenza artificiale (AI), la clonazione vocale rende possibili progressi benefici in termini di accessibilità e creatività, consentendo al tempo stesso truffe e deepfake sempre più sofisticati. Per combattere i potenziali impatti negativi della tecnologia di clonazione vocale, la Federal Trade Commission (FTC) degli Stati Uniti ha sfidato ricercatori ed esperti di tecnologia a sviluppare idee innovative su prevenire, monitorare e valutare la clonazione vocale dannosa.
Un nuovo strumento sviluppato dallo scienziato informatico Ning Zhang incorpora distorsioni impercettibili all’orecchio umano nelle registrazioni audio per impedire ai criminali informatici di clonarle. Credito immagine: Canva
Ning Zhangassistente professore di informatica e ingegneria presso la McKelvey School of Engineering della Washington University di St. Louis, era uno dei tre vincitori della Voice Cloning Challenge della FTC annunciato l’8 aprile. Zhang ha spiegato il suo progetto vincitore, DeFake, che implementa una sorta di filigrana per le registrazioni vocali. DeFake incorpora nelle registrazioni distorsioni accuratamente realizzate che sono impercettibili all’orecchio umano, rendendo più difficile la clonazione criminale eliminando campioni vocali utilizzabili.
“DeFake utilizza una tecnica di intelligenza artificiale contraddittoria che originariamente faceva parte degli strumenti dei criminali informatici, ma ora la utilizziamo per difenderci da loro”, ha affermato Zhang. “La clonazione vocale si basa sull’uso di campioni vocali preesistenti per clonare una voce, che vengono generalmente raccolti dai social media e da altre piattaforme. Perturbando leggermente il segnale audio registrato, quel tanto che basta perché suoni comunque bene per gli ascoltatori umani, ma è completamente diverso dall’intelligenza artificiale, DeFake ostacola la clonazione facendo sembrare il parlato sintetizzato in modo criminale come altre voci, non come la vittima designata.
Il progetto si basa sul lavoro precedente di Zhang per contrastare la sintesi vocale non autorizzata prima che avvenga. Zhang e gli altri due vincitori della Voice Cloning Challenge, le cui proposte si concentravano su rilevamento e autenticazione, illustrano i vari approcci sviluppati per scoraggiare le pratiche dannose e proteggere i consumatori dai malintenzionati. Una giuria ha selezionato i vincitori e dividerà il premio in denaro di 35.000 dollari.
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